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연구를 통해 수집되거나 측정되는 데이터의 종류는 양적데이터 와 질적데이터 로 나뉜다. 양적 데이터는 숫자로 나타내는 데이터로, 수치와 함께 측정단위가 포함되어야 한다. 질적 데이터는 색상, 냄새, 질감 같이 특성을 나타내거나 주어진 상황에 대한 확신(예 “확고함”, “적당히 확고함”, “드물게”)외에도 빈도, 비율로 나타낸다.
STEAM 연구에서는 양적 데이터를 많이 쓰나, 질적 데이터로부터 얻은 설명이 양적데이터의 해석을 보완해주거나 다른 관점을 제공해주기도 한다.
✽양적인 = 수로 표현하는 데이터(정량화)
✽질적인 = 특성을 기술하는 데이터 또는 범주화 할 수 있는 데이터(분류된 데이터)
5.1 양적 데이터
•실험군과 대조군을 수학적으로 비교하기 위해 관측 값을 범주화, 구성 및 분류한다.
✽실험군: 연구자의 의도가 포함된 처치를 받는 그룹
✽대조군: 처치를 받지 않는 자연적이고 일반적인 그룹, 통제반이라고도 함.
✽사전 데이터: 실험이 진행되기 전의 측정된 데이터.
실험군과 대조군이 동질집단임을 확인하고자 시행하기도 함.
✽사후 데이터: 실험 또는 처치가 진행된 이후 측정하는 데이터.
실험이 주는 영향을 확인하고자 시행
✽독립변수: 다른 변수에 영향을 주는 변수
✽종속변수: 영향을 받는 변수, 독립변수에 의하여 변화되는 변수 예 ‘독서시간이 학업성취도에 미치는 효과’를 연구한다면 독서시간이 독립변수이고
학업성취도는 종속변수가 된다.
• 실험을 통해 얻는 데이터는 종속변수의 영향을 알아보고자 양적 측정(면적, 각도, 전도도, 밀도, 전류, 힘, 열, 습도, 길이, 광도, 질량, pH, 압력, 염도, 온도, 시간, 속도, 부피 등)을 하며, 이때 측정값은 숫자와 함께 미터법이나 국제단위계(SI)의 단위를 사용하여 나타낸다.
•실험과정에서는 이전에 수집된 양적 데이터(사전 데이터)와 실험 이후의 데이터(사후 데이터) 간의 차이가 통계적으로 유의미한지를 판단한다.
※ 실험 측정에서의 오차 처리
•오차란 양을 측정하였을 때 생기는 것으로 측정값과 참값의 차이를 말한다.
즉 오차 = 측정값- 참값 이며, 오차가 작을수록 정밀하다고 할 수 있다.
•크기가 큰 것과 작은 것이 같은 오차로 측정되었을 때에는 큰 쪽의 것이 상대적으로 높은 정밀도로 측정된 것이다. 이와 같은 뜻에서 측정의 정밀도는 상대오차 = 오차 ÷ 참값(또는 그의 %) 로 표시하는 것이 편리하다.
•측정은 반드시 오차를 수반하며, 이런 오차는 여러 가지로 분류되지만 대체로 제거 가능한 것과 제거 불가능한 것으로 구별 할 수 있다. 측정에서의 잘못도 오차에 속하지만 이는 주의하면 제거할 수 있다.
참 고
측정 데이터 수집과 오차
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a. 계기 오차
계기 오차는 계기의 최소 눈금이하 1/10 까지를 추정해서 읽을 때 생기는 불가피한 오차를 말하며, 측정하는 사람의 개인차에도 관계된다. 숙련에 의해 오차를 줄일 수는 있으나 원리적으로 완전히 없앨 수는 없다. 보통 계기 오차(σ)는 최소 눈금의 3/10, 즉 0.3으로 잡는다.
b. 우연 오차
오차가 생기는 원인이 불규칙적이라고 생각되는 것이며, 이것이 오차론의 대상이 된다. 측정으로 되풀이하고, 평균값을 사용함으로서 우연 오차를 줄일 수 있다. 따라서 측정을 여러번 반복 수행하여야 한다.
c. 오차해석
측정 결과만으로는 참값을 알 수 없는 경우가 대부분이므로 참값 대신에 평균값을 사용하게 된다.
이렇게 하면 측정값에 대한 신뢰도가 문제가 된다. 신뢰도를 나타내는 방법으로 편차, 표준 편차, 표준 오차를 사용한다.
예를 들어 어떤 물리량 를 N번 측정하고, 측정값 = , 평균값= 라 하면, 평균값 는 이며, 각 측정값에 대한 편차는 이다.
또한 표준편차는 는
이며, 표준오차 는
d. 측정값의 표현
일반적으로 (평균값 ± 표준편차)로 나타내되, 유효숫자의 표현에 유의해야 한다.
e. 측정과 오차
측정에는 반드시 오차가 수반되므로, 측정값은 오차론에 따라 처리하고, 그 결과는 여러 가지 방법으로 표시한다. 측정값은 (수)표, 도표(그래프 등), 실험식 등으로 표시한다.
☞오차를 알고 있는 경우에는 [그림 5.2]의 ㉡과 같이 오차막대를 사용하여 그 크기를 나타낸다.
이다.
[그림 5.1] 잘못된 그래프 [그림 5.2] 양호한 그래프
y단위 y단위
x단위 x단위
* *
㉠
㉡
㉢ σ= 0.3 × (최소 눈금)
* 한국교원대의 물리실험으로부터 발췌
STEM 분야 연구결과 양적데이터 질적(서술적)데이터
생물학 지렁이 성장 환대 위쪽 62조각,
아래는 170조각 환대의 뒤쪽은 핑크, 반대쪽은 갈색
화학 침전 반응 2.1g 밝은 노란색 침전물 = 4 (1-5척도)
지리학 토양비료 360mL 물을 첨가했을 때 토양색은 변하지 않았지만 지독한
냄새가 났다.
물리/공학 장력과 인장압력 87g, 6.4cm 찰칵 소리가 나기 전에 줄에서 큰 소리가 났다.
[표 5.1] STEM 연구를 위한 양적/질적(기술적) 데이터 예시
5.2 질적 데이터
•질적 데이터는 숫자 측정이 아닌 변화를 기록하는 것으로, 관찰을 통해 보이는 것을 설명하거나 특정 범주로 분류하여 얻어진다.
•질적 데이터는 서술적 설명 외에도 범주, 빈도, 비율로 나타낼 수 있다. 빈도를 알아보는 것은 보통 정량화되지 않는 변화들을 찾는데 도움을 준다. 여러 연구 유형별 양적/질적 데이터의 예시를 <표 5.1>에 나타내었다.
통계
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통계는 기술통계와 추리통계로 나뉜다. 기술통계는 수집된 자료의 특성치를 구하는 것이며, 추리통계는 표본에서 얻은 통계치를 가지고 모집단의 모수치를 추정하는 통계적 방법이다.